プレーンテキストのバッチ処理の場合、CC + GLM（または他の国内で開発された大規模モデル）は、Web ベースの方法よりもはるかに効率的です。 動画の字幕処理を例に挙げると、まずCapCutでテキスト認識を行い、次にClaude Code + GLMを用いてホットワードを抽出し、補完と改善を行った後、ファイルに書き戻します。差分比較で変更点を確認し、CapCutにインポートして微調整を行います。以前は1～2時間かかっていた処理が、今では15分で完了します。 字幕以外にも一括翻訳、コンテンツ要約、データ調査なども非常に便利です。 重要なのは安定性です。同じ字幕タスクに対して、Gemini/ChatGPT の Web バージョンはテキストをスキップしたり、遅延したりすることが多いため、それを補うためにプロンプト技術に頼る必要があります。
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